import numpy as np

def jiaochashang(y, t):
    # delta = 1e-7
    # return -np.sum(t * np.log(y + delta))
    return -np.sum(t * np.log(y ))


# 来点假数据
y = [0.1, 0.05, 0.6, 0.0, 0.05, 0.1, 0.0, 0.1, 0.0, 0.0]  # 表示神经网络的输出，结果值就是概率
t = [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]  # 表示监督数据，将正确的解的标签打在这个数组上

# 调用均方误差函数试试看
result = jiaochashang(np.array(y), np.array(t))
print(result)

# 假如神经网络跑出来的结果中7的概率是最高的，现在试试看
y = [0.1, 0.05, 0.1, 0.0, 0.05, 0.1, 0.0, 0.6, 0.0, 0.0]  # 表示神经网络的输出，结果值就是概率
result = jiaochashang(np.array(y), np.array(t))
print(result)
